给大家推荐5篇关于CART算法的计算机专业论文

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面向地铁屏蔽门的智能运维平台应用研究

这是一篇关于地铁屏蔽门,物联网,智能运维平台,故障诊断,CART算法的论文, 主要内容为地铁交通作为城市公共交通的重要组成部分,为城市居民提供了快速、便捷的出行方式。然而,地铁屏蔽门作为地铁站点的重要安全设备,长期以来存在运维管理不便、故障率高、人为漏检和高成本维护等问题,影响了乘客的安全保障和地铁站点的正常运行。而随着物联网、人工智能等技术的发展,利用先进的技术对硬件设备进行智能运维管理已成为各个行业的发展趋势。基于此,本文面向地铁屏蔽门的维护和管理,设计了一种智能运维平台解决方案,论文开展的主要工作如下:(1)针对传统地铁屏蔽门运维存在信息孤岛、设备数量多、海量数据难以处理和管理等问题,设计了一种面向屏蔽门的智能运维平台。首先,对实际屏蔽门运维相关的用户、功能、性能需求进行了分析;其次,基于前后端分离、微服务技术设计了平台的总体架构、分层架构、功能架构以及网络架构,由于前端与后端服务耦合度低且每个微服务都可以独立部署升级和扩展,使得平台具有高可用性和伸缩性;最后,设计了实际业务流程和功能,如:单点登录技术解决平台多系统登录和安全问题、轻量级消息协议MQTT和全双工通讯协议Web Socket实现线路监控实时可视化、流计算引擎解决海量时序数据的高并发计算问题等。由此,解放了多余人工运维工作,提高了维修屏蔽门设备效率,进而增加了地铁运营效益和安全性。(2)针对传统地铁屏蔽门诊断存在成本高且高度依赖人工经验等问题,提出了一种将CART算法和故障树分析法相结合应用于地铁屏蔽门设备的智能诊断方法。该诊断方法将屏蔽门实验台采集的真实数据使用Kruskal-Wallis算法进行特征提取,并且采用十折交叉验证划分数据集,将相关特征数据输入CART决策树模型进行识别。采用决策树模型对电磁锁卡滞和同步带磨损断齿数据进行了分析,结果表明两故障的识别准确率分别达到了93.6%和83.2%;同时,通过与其他分类算法比较得出:该方法能有效诊断屏蔽门的电磁锁和同步带故障,且具有较高的识别率。此外,使用故障树分析法构建了电机和门体的故障树,可为屏蔽门的故障诊断提供一定参考价值。所提方法可使平台在无人工操作情况下独立完成智能诊断。(3)针对屏蔽门运维平台在真实场景下是否可行,对运维平台进行了实现与测试。对平台的单点登录、首页、基础管理、设备管理、线路监控、告警管理、统计分析和库存管理功能进行了实现。在模拟地铁正常运行环境下,对运维平台进行了多台设备并发的压力和黑盒功能测试,结构显示:服务器的CPU、内存占用和网络传输都很稳定,没有出现宕机的情况,功能测试用例也符合预期要求。测试结果验证了该智能运维平台在地铁屏蔽门的实际运行过程中的可行性。综上所述,在交通信息化发展的背景下,为解决传统地铁屏蔽门运维、故障诊断存在的相关问题,本文提出将大数据平台设计开发与CART故障诊断模型相结合用于地铁屏蔽门的智能诊断,可为地铁屏蔽门的智能信息化提供技术参考。

基于机器学习的刑事案件辅助决策研究

这是一篇关于辅助决策,CART算法,RandomForest算法,AdaBoost算法,决策系统的论文, 主要内容为大数据时代的到来,对案件的侦查、审理和定性提出了更大的挑战,利用现有的机器学习方法,对新发生的刑事案件结果进行准确合理的预测,减少误判案件的发生显得越来越重要。文章以刑事案件中如何确定侵犯公民人身权利的两种犯罪类型(故意杀人罪和过失致人死亡罪)为例,选取美国数据样本作为实验数据,建立了犯罪类型是谋杀(Murder)还是误杀(Manslaughter)的预测模型及决策系统,能够为我国刑事案件辅助决策领域提供可借鉴的理论基础和系统实现。本文所作的主要工作有以下三点:(1)完成了638454条样本数据的预处理,得到14467条训练集数据和4823条测试集数据。结合犯罪记录数据的实际情况,分析决策模型对数据的客观要求,采取了相应的策略对数据进行处理。首先剔除不合时宜的数据实现数据的清洗;再根据实际情况采取众数或均值填充或分组填充缺失值;采用标签编码实现特征转换;对数据进行重采样;采用Featexp模块实现数据的降维以及最终的数据拆分工作。(2)完成了决策模型的设计与创建,预测准确率达到96.10%。文章分别采用CART算法,RandomForest算法,AdaBoost算法创建决策模型,实现了刑事案件辅助决策的目标,各模型的准确率分别达到了89.07%、90.77%、96.06%;得出了各个特征对目标的影响状况,便于以后对特征有偏向性的分析与应用;最后,基于优劣解距离法改进Stacking策略并集成以上三种算法,再一次将预测的准确率提升至96.10%。(3)完成了刑事案件辅助决策系统的设计与实现。基于RandomForest决策算法,采用B/S系统架构,利用Java+SpringBoot+BootStrap+MySQL+IDEA技术,实现了具有犯罪记录管理、犯罪类型决策和权限日志管理功能的辅助决策系统。最后,根据实验结果以及决策系统的测试使用,可为我国刑事案件辅助决策相关领域的研究提供参考建议,并对此次研究过程中存在的不足进行了总结,需要在今后的刑事案件辅助决策研究中作进一步的改进。

供应中断下考虑现金流的库存策略研究

这是一篇关于供应链,中断,现金流,库存策略,CART算法的论文, 主要内容为随着全球化经济的发展,精益化生产、零库存、及时生产等理论和方法在供应链管理中广泛应用,企业间单一的竞争转变为供应链间的竞争,处于供应链系统的节点企业面临着前所未有的风险和挑战,在此情况下,节点企业外部环境不稳定,例如自然灾害、金融危机等外部事件的发生,可能导致运营和财务危机,供应中断由于具有突发性和随机性等特点,已成为典型的外部环境不稳定情况,严重阻碍供应链的运营活动,导致库存和现金流短缺,进而影响企业后续的营运。库存可以采取合适的订货策略进行补充,现金可以采取适当的信用贷款策略进行补充。在此背景下,运用科学合理的方法引入复杂供应中断风险构建供应链系统模型,在不同供应中断情景下对供应链运营状态进行量化研究,结合订货策略和信用贷款策略同时考虑运营和财务两方面的影响,有利于提高节点企业应对中断风险的协同能力,为供应链中断管理提供理论参考和实际应用思路。本文首先对研究背景和意义进行阐述,回顾了供应链和供应链管理基本理论,对相关研究进行了综述,并梳理了离散事件仿真方法和决策树优化算法以及其优越性。然后运用离散事件仿真方法构建了包含一个制造商和一个经销商的两级供应链系统仿真模型,确定了“净现金流”、“现金周转周期”、“库存水平”、“服务水平”等考虑库存和财务影响的评价指标,演绎由平稳和波动两种需求驱动下的一般供应链系统动态机制,并进行灵敏度分析,得到库存和信贷策略以及模型参数重要度排序,选择预计抵御风险较强的一种策略,进行考虑中断概率、持续时间和发生时期的复杂供应中断情景下的现金流影响分析。结果表明,在两种需求模式下中断持续时间和发生概率与净现金流负相关,中断发生在运营早期且中断类型为高频率长持续时间时,对于供应链节点企业净现金流影响最大。结果还表明,相对于平稳需求,波动需求下应用APVIOBPCS订货策略使系统具有更好的抵御中断风险的能力。最后选取中断类型为高频率长持续时间的供应中断情景,应用能自主识别库存和信贷策略的决策树方法进行策略优化研究,得到决策规则和特征重要度排序。研究发现,在一般情境下应用决策树生成的决策规则能增大供应链整体的净现金流,平稳和波动需求下的增长率范围分别为8.49%～12.73%和4.93%～8.87%;在供应中断情境下应用决策树生成的决策规则可以大幅度缓解供应中断对现金流的影响,有时甚至可以达到中断前水平。研究还发现,基于不同需求下不同供应中断情景的特征重要度大小排序不相同,可为供应链管理者在实际运营中制定策略作为指导。